查询与过滤

Elasticsearch 使用的查询语言(DSL) 拥有一套查询组件,这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用:过滤情况(filtering context)和查询情况(query context)。

当使用于 过滤情况 时,查询被设置成一个“不评分”或者“过滤”查询。即,这个查询只是简单的问一个问题:“这篇文档是否匹配?”。回答也是非常的简单,yes 或者 no ,二者必居其一。

  • created 时间是否在 20132014 这个区间?
  • status 字段是否包含 published 这个单词?
  • lat_lon 字段表示的位置是否在指定点的 10km 范围内?

当使用于 查询情况 时,查询就变成了一个“评分”的查询。和不评分的查询类似,也要去判断这个文档是否匹配,同时它还需要判断这个文档匹配的有 _多好_(匹配程度如何)。 此查询的典型用法是用于查找以下文档:

  • 查找与 full text search 这个词语最佳匹配的文档
  • 包含 run 这个词,也能匹配 runsrunningjog 或者 sprint
  • 包含 quickbrownfox 这几个词 — 词之间离的越近,文档相关性越高
  • 标有 lucenesearch 或者 java 标签 — 标签越多,相关性越高

一个评分查询计算每一个文档与此查询的 _相关程度_,同时将这个相关程度分配给表示相关性的字段 `_score`,并且按照相关性对匹配到的文档进行排序。这种相关性的概念是非常适合全文搜索的情况,因为全文搜索几乎没有完全 “正确” 的答案。

Note

自 Elasticsearch 问世以来,查询与过滤(queries and filters)就独自成为 Elasticsearch 的组件。但从 Elasticsearch 2.0 开始,过滤(filters)已经从技术上被排除了,同时所有的查询(queries)拥有变成不评分查询的能力。

然而,为了明确和简单,我们用 "filter" 这个词表示不评分、只过滤情况下的查询。你可以把 "filter" 、 "filtering query" 和 "non-scoring query" 这几个词视为相同的。

相似的,如果单独地不加任何修饰词地使用 "query" 这个词,我们指的是 "scoring query" 。

性能差异

过滤查询(Filtering queries)只是简单的检查包含或者排除,这就使得计算起来非常快。考虑到至少有一个过滤查询(filtering query)的结果是 “稀少的”(很少匹配的文档),并且经常使用不评分查询(non-scoring queries),结果会被缓存到内存中以便快速读取,所以有各种各样的手段来优化查询结果。

相反,评分查询(scoring queries)不仅仅要找出 匹配的文档,还要计算每个匹配文档的相关性,计算相关性使得它们比不评分查询费力的多。同时,查询结果并不缓存。

多亏倒排索引(inverted index),一个简单的评分查询在匹配少量文档时可能与一个涵盖百万文档的filter表现的一样好,甚至会更好。但是在一般情况下,一个filter 会比一个评分的query性能更优异,并且每次都表现的很稳定。

过滤(filtering)的目标是减少那些需要通过评分查询(scoring queries)进行检查的文档。

如何选择查询与过滤

通常的规则是,使用 查询(query)语句来进行 全文 搜索或者其它任何需要影响 相关性得分 的搜索。除此以外的情况都使用过滤(filters)。